Lidar 3D传感器点云数据与2D图像数据的融合标注

Lidar 3D与2D图像数据融合标注介绍

最新推荐文章于 2024-10-12 20:46:51 发布

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最新推荐文章于 2024-10-12 20:46:51 发布 · 2.3k 阅读

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#3d #计算机视觉 #自动驾驶

2D&3D融合

以自动驾驶场景为例，自动驾驶汽车需要使用传感器来识别车辆周围的物理环境，用来捕获2D视觉数据，同时在车辆顶部安装雷达,用以捕捉精确目标定位的3D位置数据。

在这里插入图片描述
激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，估算周围物体的位置和速度，但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取，无法精确地将对象分类为汽车、行人、障碍物、信号灯等。

所以需要将包括丰富的语义信息2D视觉图像和可以提供精确的目标定位3D点云数据进行融合，使自动驾驶系统能够精确地了解周围环境，准确做出判断，让自动驾驶功能得以广泛应用。

在O1平台2D&3D融合标注界面，点击2D图片上的小眼睛预览按钮，可以看到3D数据高亮的部分，哪个方位的数据会被映射在2D图片上。

在这里插入图片描述

3D框标注

新建3D框

屏幕聚焦在车或目标物体的正上方，点击快捷键F，依次点击左后方，左前方和右前方。平台的自动框收敛的功能可以使3D框完美贴合在目标物体上。

在这里插入图片描述
最后选择标签和属性信息，即可完成一个3D框的标注了。

调整3D框

想要调整3D框，可从右侧的三视角图中来调节，分别的从正上方，侧方和

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